為什麼這篇R 眾數鄉民發文收入到精華區：因為在R 眾數這個討論話題中，有許多相關的文章在討論，這篇最有參考價值！作者ba007411 (小強)看板Statistics標題[程式] R統計軟體(關於眾數)時間Thu...
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[軟體程式類別]:
R統計軟體
[程式問題]:
眾數我該如何找
[軟體熟悉度]:
中(3個月到1年)
[問題敘述]:
其實我現在卡的點就是在我不知道該如何取眾數，我知道R沒有這種指令
但是我該用何種方法去取得眾數，我現在我把我的模擬做了一萬次
然後取得了一萬筆資料，這一萬筆資料我用矩陣型態存了下來
但是我無法在這一萬筆裡面取他的眾數，可否請板上的各位大大
知道該怎麼取的或者是我該怎樣去解決的請幫幫我!!!
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 140.135.64.83
推 tyjgary:眾數在 discrete 是出現最多次的那個. continuous 則是 12/30 15:50
→ tyjgary:distribution 達到最高之處. 12/30 15:53
→ tyjgary:"modeest" package in R provides estimators of the mode 12/30 15:55
→ tyjgary:of univariate unimodal data or univariate unimodal 12/30 15:55
→ tyjgary:distributions 12/30 15:56
→ gsuper:names(which.max(table(c(1,4,4,3)))) , 眾數是4 12/30 16:02
→ gsuper:換個寫法 , x <- c(1,4,4,3,5,5) 12/30 16:06
→ gsuper:names(table(x)[table(x)%in%max(table(x))]) 12/30 16:06
→ gsuper:第一種有 bug 不要用 12/30 16:09
※ 編輯: ba007411 來自: 140.135.64.83 (12/30 16:17)
→ ba007411:謝G大 我試試看你的第二種 12/30 16:18
→ ba007411:感謝G大 有比較接近我要的值了 12/30 16:21
→ gsuper:比較接近是啥 , 還有 bug 嗎? 12/30 16:22
→ gsuper:如果需要"出現幾次" 的資料 , 把 names() 去掉就好 12/30 16:23
→ gsuper:如果需要把連續型數值四捨五入再做,那就用round(x) 去處理 12/30 16:24
推 tyjgary:關鍵在於你是 discrete 還是 continuous 的資料. 12/30 16:27
→ tyjgary:countinous 最好試正規的 mode estimation 方法."modeest" 12/30 16:29
→ ba007411:不是 只是因為我是模擬 所以每次的數據會不同 12/30 16:35
→ ba007411:所以說 接近就好了 也一定不會跟PAPER上的數據一樣 12/30 16:35
→ gsuper:看起來是離散型的資料,連續型的資料還是用T大的建議比較好 12/30 16:36
推 tyjgary:Ok...不過你可以模擬很多次取平均就會準了. 12/30 16:38
→ ba007411:喔 對了 忘了回T大 我的是離散型的 12/30 16:38
→ ba007411:其實我有考慮過取平均 只不過我前面有個數據取過平均 12/30 16:39
→ ba007411:然後我兩個數據要比較 所以才用取眾數的 12/30 16:39
→ ba007411:其實說實在的 我那一萬筆是要取極限 我只想到用眾數取 12/30 16:40
→ ba007411:代 還是說你們有更好的方法 12/30 16:40
推 tyjgary:取甚麼極限 ? 12/30 16:43
→ ba007411:就是我那一萬筆沒意外會以某個值當基準上下跳動 12/30 16:46
→ ba007411:我會取眾數是因為那個值附近會有最多數據落在那 12/30 16:47
→ gsuper:取一萬次 mode 再取 mode 就好了啦 12/30 16:47
→ ba007411:但是如果用取極限的話 應該就是會收斂到那個值 12/30 16:47
推 tyjgary:所以你是想用 mode 去估計那個極限值 ? 12/30 16:54
→ ba007411:我目前只有想到這樣子 12/30 16:55
→ tyjgary:如果是的話或許會有更好的估計量(例如 unbias) 12/30 16:57
→ tyjgary:要從式子去推想...通常 mode 不太會是 unbias 估計量. 12/30 16:58
→ tyjgary:不過會比較 robust 一些. 12/30 16:58
→ tyjgary:mean 是 unbias ...會何不用 mean. 12/30 17:01
→ tyjgary:之前有數據用過 mean不代表後面不能用.因為是估計不同參數 12/30 17:02
→ ba007411:我有一個數據取過mean了 然後我現在要找的東西要跟mean 12/30 17:02
→ ba007411:做比較 12/30 17:03
→ ba007411:因為我的mean就是從同一筆資料取出 12/30 17:04
→ tyjgary:OK...比較同估計量. 看看表現跟性質. 各有優缺點. 12/30 17:04
→ tyjgary:mode 應該會 robust 一點. mean 可能會準一點. 12/30 17:05
→ ba007411:恩 感謝G大跟T大了 12/30 17:08